import tensorflow as tf
print("hello tensorflow!,运行版本：{}".format(tf.__version__))

# Helper libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()
class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat',
               'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']

print(type(train_labels))
print(test_labels)
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
#print(str(train_images.shape))
# print(train_labels)

#在训练网络之前，必须对数据进行预处理
# plt.figure()
# plt.imshow(train_images[0])
# plt.colorbar()
# plt.grid(False)
# plt.show()

# plt.figure(figsize=(10,10))
# for i in range(25):
#     plt.subplot(5,5,i+1)
#     plt.xticks([])
#     plt.yticks([])
#     plt.grid(False)
#     plt.imshow(test_images[i], cmap=plt.cm.binary)
#     plt.xlabel(class_names[train_labels[i]])
# plt.show()


#该网络的第一层 tf.keras.layers.Flatten 将图像格式从二维数组（28 x 28 像素）转换成一维数组（28 x 28 = 784 像素）。将该层视为图像中未堆叠的像素行并将其排列起来
#展平像素后，网络会包括两个 tf.keras.layers.Dense 层的序列。它们是密集连接或全连接神经层。第一个 Dense 层有 128 个节点（或神经元）。第二个（也是最后一个）层会返回一个长度为 10 的 logits 数组。每个节点都包含一个得分，用来表示当前图像属于 10 个类中的哪一类。
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 在准备对模型进行训练之前，还需要再对其进行一些设置。以下内容是在模型的编译步骤中添加的：
#   损失函数 - 测量模型在训练期间的准确程度。你希望最小化此函数，以便将模型“引导”到正确的方向上。
#   优化器 - 决定模型如何根据其看到的数据和自身的损失函数进行更新。
#   指标 - 用于监控训练和测试步骤。以下示例使用了准确率，即被正确分类的图像的比率。
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练神经网络模型需要执行以下步骤：

#   将训练数据馈送给模型。在本例中，训练数据位于 train_images 和 train_labels 数组中。
#   模型学习将图像和标签关联起来。
#   要求模型对测试集（在本例中为 test_images 数组）进行预测。
#   验证预测是否与 test_labels 数组中的标签相匹配。

#要开始训练，请调用 model.fit 方法，这样命名是因为该方法会将模型与训练数据进行“拟合”：
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)


# 评估准确率
#   接下来，比较模型在测试数据集上的表现：
# test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,  test_labels, verbose=2)

# print('\nTest accuracy:', test_acc)

# 进行预测
# 模型经过训练后，您可以使用它对一些图像进行预测。附加一个 Softmax 层，将模型的线性输出 logits 转换成更容易理解的概率。
probability_model = tf.keras.Sequential([model, 
                                         tf.keras.layers.Softmax()])
predictions = probability_model.predict(test_images)
print(">>>>>>>>>>>>推测类型>>>>>>")
print(class_names[np.argmax(predictions[0])])
print(class_names[np.argmax(predictions[1])])
print(class_names[np.argmax(predictions[2])])
# print(np.argmax(predictions[1]))
# print(np.argmax(predictions[2]))
# print(np.argmax(predictions[3]))
# print(np.argmax(predictions[4]))


